[发明专利]基于业务元数据驱动的企业数据治理方法和系统

说明书

本发明公开了基于业务元数据驱动的企业数据治理方法和系统，属于企业领域，用于解决企业数据治理平台与企业业务运作分离的问题，包括数据治理管理界面、数据模型解析子系统和数据治理执行子系统，包括数据管理工作流，数据清理平台，数据交换平台，和数据质量分析的调度和监控系统，本发明引入业务元数据驱动的企业数据治理，将企业业务管理产生的业务元数据，通过分类分层的业务解析模型，自动生成与业务模型相适配的企业数据模型，再由数据模型解析到企业数据治理平台的数据标准模型、数据集成模型、数据质量模型和数据监控模型，实现企业数据治理平台对企业业务的智能适配，提高企业数据管理质量，降低管理负担。

技术领域

本发明属于企业领域，涉及数据治理技术，具体是基于业务元数据驱动的企业数据治理方法和系统。

背景技术

目前，几乎所有企业都安装或建设有自己的信息化系统，比如财务系统，客户关系管理系统，供应链管理系统等。随着企业信息化程度的不断提高，企业部署越来越多的业务应用，并沉积越来越多的数据，随之而来的问题就是如何将各个业务系统的数据做有效统一的管理，从而，1)打通不同业务系统的数据孤岛，使业务间更好的协同，2)在跨系统业务作业时，由于业务数据在不同业务部门存在不一致的解释，业务部门不得不维护线下表格，以支撑跨业务应用的协作，3)综合各业务系统的数据，建立企业全局的数据视图，从全局角度对各个业务线进行跨业务、多角度、多层次的综合分析，4)应用系统无法及时跟上企业发展中的业务规则和管理规则的变化，规则变化后，业务部门通常也采用线下表格的方式维护企业数据，这些零散数据也无法得到及时的管理和规范。

当前主流的数据治理大多是以项目制运作，一般项目分为数据管理咨询和数据管理平台实施两部分。

数据管理咨询项目主要对企业进行数据治理理论培训，调研企业业务现状、数据现状和一定时间内业务需求，根据企业业务模型为企业制定数据模型和数据标准，并建设数据管理组织、管理流程和管理制度，给出企业数据治理规划方案。

企业数据管理平台实施项目主要是按企业数据模型和数据标准对历史数据进行清洗，对企业当前应用系统间的数据交换进行规范和整理，建立数据映射关系，并部署数据质量监控系统，按企业当前数据模型和标准对企业数据质量进行监控和跟踪。

当前项目制的数据治理方案只能保证项目实施完成时解决企业当下的数据治理问题，由于企业业务的持续发展和变化，无法为保障企业数据的持续治理，也同时带来额外的管理负担。主要表现在：

1.没有解决企业业务管理和数据管理“两层皮”的问题。企业运行核心是业务管理，数据治理项目建立的数据管理组织脱离业务管理流程，随着时间推移，逐渐流于形式。

2.项目制定的数据标准，只是从数据治理角度制定，脱离业务场景。在不同业务场景下，有不同的业务流程和业务规则，因此也是不同的数据标准。从数据标准角度，如果无法支撑业务场景数据，就无法形成对现有和未来业务的有效支持。

3.项目制定的数据集成方案，只是面向当前业务应用系统的集成方案，无法支撑企业后续新增应用系统的实施和集成。

4.项目制定的数据治理没有为企业沉淀数据管理能力，在业务模式和业务流程发生变更，企业缺乏有效的工具对现有数据治理系统进行配置更新。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供基于业务元数据驱动的企业数据治理方法和系统。

本发明解决的技术问题是企业数据治理平台与企业业务运作分离的问题，引入业务元数据驱动的企业数据治理，将企业业务管理产生的业务元数据，通过分类分层的业务解析模型，自动生成与业务模型相适配的企业数据模型，再由数据模型解析到企业数据治理平台的数据标准模型、数据集成模型、数据质量模型和数据监控模型，实现企业数据治理平台对企业业务的智能适配，提高企业数据管理质量，降低管理负担。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：